情報処理演習Ｐ１コンピュータビジョンＡＩ・データサイエンス入門科 ○○○○○○○○○○○名統情線計報形数学論学アルゴリズム情報処理演習Ｄ情流報論通理論○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○○導入１．社会におけるデータ・ＡＩ利活用基礎心得２．データリテ３．データ・ＡＩ利活用ラシーにおける留意事項選択４．オプション1-1.社会で起きている変化1-2.社会で活用されているデータ1-3.データ・AIの活用領域1-4.データ・AI利活用のための技術1-5.データ・AI利活用の現場1-6.データ・AI利活用の最新動向2-1.データを読む2-2.データを説明する2-3.データを扱う3-1.データ・AIを扱う上での留意事項3-2.データを守る上での留意事項4-1.統計および数理基礎4-2.アルゴリズム基礎4-3.データ構造とプログラミング基礎4-4.時系列データ解析4-5.テキスト解析4-6.画像解析4-7.データハンドリング4-8.データ活用実践（教師あり学習）4-9.データ活用実践（教師なし学習） ○ ：当該科目で講義の対象とします■■： 認証取得に必須となる内容です■■：学生のリテラシーレベル認定に係る必修科目（２科目：｢AIデータサイエンス入門｣、｢統計学｣）目 30<「リテラシーレベル」の修了証を得るためには>・認定に必要な必修科目（２科目のみ） 「AI・データサイエンス入門」、「統計学」・リテラシーレベルと関連のある推奨科目（深く学びたい経営情報学部の学生は、履修してください） 「線形数学」、「アルゴリズム」、「コンピュータビジョン」、「情報論理」、「流通論」、「情報論」、「情報処理演習Ｐ１」、「情報処理演習Ｄ」AI利活用のための教育プログラム表６.１ MDASH リテラシーレベル「本学講義科目－モデルカリキュラム」対応表
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